报告题目：双链协同建模的基因组语言模型

报告人：刘元盛

报告时间：2026年9月9日 9:00

报告地点：17幢401会议室

报告简介：基因组语言模型通过在海量DNA序列上进行预训练，能够学习到序列的语法与语义规律，进而为调控元件识别、变异效应预测、序列设计等下游任务提供通用表征。然而，现有gLM大多将DNA视为静态单链序列，忽略了双链之间在转录、复制与表观遗传等关键过程中的动态信息交互。本报告将介绍我们提出的基因组语言模型——CrossDNA。该模型在架构层面显式建模DNA双链的动态交互机制，通过双分支交叉视图输入、链间信息通信、Comba与滑动窗口注意力协同实现长程上下文建模，并结合自蒸馏约束提升表征稳定性。CrossDNA在调控元件分类、染色质图谱预测、增强子独立测试、跨物种泛化以及长序列eQTL预测等多项任务中均取得领先性能，展现出更强的方向鲁棒性、参数效率与零样本表征能力。该工作为从静态序列近似走向动态生物过程建模提供了新路径。

报告人简介：刘元盛，湖南大学计算机学院副教授，博士毕业于澳大利亚悉尼科技大学。获湖南省自然科学奖一等奖（第二），ACM SIGBIO中国新星奖，入选湖南省人才项目湖湘青年英才。近年来以第一或通讯作者身份在Nature Machine Intelligence、Bioinformatics、EMNLP重要学术期刊和会议上发表学术论文40余篇。主持国家自然科学基金面上和青年项目。担任国际SCI期刊Journal of Translational Medicine和BMC Biology副编辑。